13、Android 游戏开发指南:活动启动、生命周期与输入处理

Android 游戏开发指南:活动启动、生命周期与输入处理

在 Android 游戏开发中,活动(Activity)的启动、生命周期管理以及输入设备的处理是至关重要的部分。下面将详细介绍相关的知识和操作方法。

活动的启动

在 Android 中,我们可以通过意图(Intent)以编程方式启动在清单文件中定义的活动。Intent 类有一个简单的构造函数,它接受两个参数:一个 Context 实例和一个 Class 实例。Context 是一个提供应用程序全局信息的接口,Activity 类扩展了该接口,因此我们可以直接将 Activity 的引用传递给 Intent 构造函数。

为了获取代表要启动活动的 Class 实例,我们可以使用反射机制。通过 Class.forName() 静态方法,传入包含类的完全限定名的字符串,就可以创建相应的 Class 实例。例如,我们后续实现的测试活动都将包含在 com.badlogic.androidgames.ch04androidbasics 包中,将包名与从 tests 数组中获取的类名拼接,就能得到要启动的 Activity 类的完全限定名。

构造好 Intent 实例后,调用 startActivity() 方法即可启动活动。这个方法在 Context 接口中定义,由于 Activity 实现了该接口,我们可以直接调用其实现。

应用程序的行为如下:首先显示启动活动,每次触摸列表中的项目时,将启动相应的活动,启动活动会暂停并进入后台,新活动将取代启动活动显示在屏幕上。按下 Andr

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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